Vinculación científico-tecnológica con el sector productivo

HADAD, ALEJANDRO; SOLANO, AGUSTIN; KEMERER, ALEJANDRA; SCHNEIDER, GERARDO

Extensionismo, innovación y transferencia tecnológica

FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS Y NATURALES Y AGRIMENSURA - UNNE

Año: 2015 vol. 2 p. 122 - 128

2422-6424

En el presente trabajo, se describe la experienciade interacción entre la Universidad Nacional de Entre Ríos (UNER ), el INTA-EE A y productores de la Industria azucarera. Se presenta una descripción de los hechos que dieron lugar a la interacción y los resultados obtenidos en lo que refiere al procesamiento y gestión de imágenes multiespectrales de cuadros productivos de cañade azúcar y a la conformación del equipo de investigación interdisciplinario. A partir del análisis de imágenes aéreas multiespectrales de campos cultivados con caña de azúcar, se estudió la respuesta espectral del cultivo en distintas bandas del espectro electromagnético y se segmentaron regiones homogéneas de uso práctico para que el productor tome decisiones sobre la utilización de insumos yrecursos según la variabilidad de su sistema. Teniendo en cuenta las características de las imágenes disponibles y analizando la bibliografía de referencia, se propuso abordar el problema utilizando características de textura y la implementación de modelos de aprendizaje automático. Se estudiaron Árboles de Decisión (AD) y Random Forests (RF) entrenados con distintos conjuntos dedescriptores para clasificar entre las clases Caña Caída y Caña en Pie. Los descriptoresse extrajeron de los canales Infrarrojo, Rojo, Verde y NDVI (Índice de Diferencia Normalizada) de las imágenes estandarizadas. Con el modelo de mejor desempeño se realizó la segmentación de las imágenes aéreas de los cuadros productivos de caña de azúcar. Luego se aplicó sobre la segmentación un algoritmo de crecimiento de regiones para homogeneizar las regionesidentificadas. Los resultados indicaron, para distintas imágenes, una degradación de la segmentación entre 5% y 16%, al homogeneizar las regiones. Teniendo en cuenta laspérdidas de materia prima e incluyendo los costos de la adquisición de las imágenes aéreasy el costo del desarrollo del software propuesto, se consideró viable la implementación del sistema de identificación de regiones para superficies mayores a 1000ha.